书籍评论情感分析数据集BookReviewSentimentAnalysisDataset-hariom081
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 机器学习, 书籍评论, 自然语言处理, 情感分类, 文本情感, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自书籍评论网站的数据，记录了用户对书籍的评论以及对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一个静态的评论情感数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，但评论内容涉及英文书籍，推测数据主要来源于英语读者群体。
数据维度：数据集包括多个字段，如“index”（索引）、“book_id”（书籍ID）、“user_id”（用户ID）、“review”（评论文本）、“title”（书籍标题）、“rating”（用户评分）和“sentiment”（情感极性值）。
数据格式：数据提供两种格式的CSV文件，分别为sentiment.csv和sentiment_bert.csv。前者可能为原始数据或经过初步处理的数据，后者可能经过基于BERT模型的情感分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性预测、评论内容分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为图书出版行业、在线书店、社交媒体平台提供数据支持，用于提升用户体验，如推荐系统优化、用户反馈分析、舆情监测等。
决策支持：支持图书推荐系统的开发、图书销售策略的制定以及市场营销活动的优化。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索用户评论与情感极性之间的关系，以及不同模型在情感分析任务中的表现，帮助用户实现情感分析模型的构建、评估和优化。
